第1回 難しくない！ PyTorchでニューラルネットワークの基本
PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク（NN）の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。ニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションといった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。 連載目次 人気急上昇の「PyTorch」を使いたい。そう考えて、PyTorchの公式チュートリアルを開いて学習を始めてみた、という人は少なくないだろう。しかし、挫折してしまったり、なかなか進まなかったり、という人も少なくないのではないだろうか。 というのも、その公式チュートリアルの、最初の「テンソル」解説だけは（NumPyライクな直観的なAPIなので）難しくないとしても、次が「Autograd（自動微分）」、その次が「ニューラルネットワーク」……と言いつつも、いきなり「CNN（畳み込みニューラルネッ
Google ColabユーザーのためのTipsトップ10
本稿は2021年5月31日最新状況に合わせて改訂しました。2020年3月17日に公開した初稿では、Colab Proも紹介していましたが、カットしました。後日、Colab Proの解説記事を公開する予定です。 本稿ではGoogle Colab（以下、Colab）を使う際に役立つTipsをスクリーンキャプチャ中心で紹介する。このTipsは、「Making the most of Colab (TF Dev Summit '20)」（図1、「Colabを最大限に活用する」）というセッション動画の前半に含まれている内容そのままである。スクリーンキャプチャーは全てこのセッション動画から引用したものである。
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 16.04 LTS対応】
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 0. ディープラーニングのOS環境の選択指針 TensorFlowやChainerなどのライブラリを使ったディープラーニング（Deep Learning）を始めようとしたら、まずはGPU付きのPCを手に入れてから環境構築を始めるだろう。もちろんクラウド環境を利用する方法も使えるが、ディープラーニングの試行錯誤に時間がかかって課金が膨らんでしまう不安もあるので、まずは手元のPCを使いたいという方が多いのではないだろうか。 手元のPCを使うとして、ディープラーニング環境用のOSとしては、ライブラリの対応にも
機械学習向け教師データ作成ツール、TISがオープンソースで公開：3種類のデータ作成に向く - ＠IT
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 TISは2018年11月6日、自然言語処理や機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano（ドッカーノ）」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開すると発表した。GitHubから入手できる。 doccanoは、機械学習などで教師データに使うラベル付きデータを作成するアノテーションツール。「テキスト分類」、文中の人名や地名などを特定する「系列ラベリング」、要約や翻訳といった「系列変換」という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 これらの基本的なタスクは表計算ソフトなどの帳票ツールでも実行可能だが、例えば系列ラベリングでは文字単位、単語単位でデータを作
米ライス大学の研究者、ディープラーニングを用いたコーディング支援システム「Bayou」を開発
米ライス大学の研究者、ディープラーニングを用いたコーディング支援システム「Bayou」を開発：Javaコード作成に役立つ 米ライス大学の科学者が、ディープラーニングを利用したコーディング支援システム「Bayou」を開発した。BayouはプログラマーがAPIを使いこなす際に特に役立つ。 米ライス大学のコンピュータ科学者が、ディープラーニングを利用したコーディング支援システム「Bayou」を開発した。Webサイト「askbayou.com」でJavaコード用のBayouを試用できる。 Bayouは、米国国防高等研究計画局（DARPA）から資金援助を受けたプロジェクトで開発された。このプロジェクトは、GitHubのようなオンラインソースコードリポジトリから知識を抽出することを目的としている。 Bayouは、プログラマーがAPIを使いこなす際に役立つ。APIはソフトウェア開発でますます大きな役割を
挑戦！ word2vecで自然言語処理（Keras＋TensorFlow使用）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN（Generative Adversarial Network）」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」
Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（2）（1/4 ページ） Azure MLの使い方を、機械学習の「お作法」に即して見ていきましょう。フローチャートと説明があるので、データを元にしたレコメンドの仕組みを確認できます。 連載バックナンバー 第一回は、Azure Machine Learning（Azure ML）がどのようなものかを紹介し、実際にワークスペースを作成してサンプルを確認するところまでを解説しました。今回はサンプルのこのフローを詳しく読み解いていき、Azure MLではどのようにすれば機械学習の仕組みが使えるようになるのかを見ていきましょう。 前回確認したサンプルの画面と「機械学習のお作法」を思い出しておきましょう。下の図は、サンプル画面に1～5の「機械学習のお作法」を当てはめたものです。 以降では、この図を基に、
Azure MLって何？ からワークスペース作成まで
Azure MLって何？ からワークスペース作成まで：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）（1/2 ページ） 数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機械学習を、Webサービスとして利用できる環境が「Azure Machine Learning」です。全体のプロセスを見ながら体験して理解してみましょう。 連載バックナンバー 本連載では、GUIやWebブラウザーなど手軽な環境を活用して、機械学習そのものの考え方の基本を理解していきます。 いきなりですが、読者の皆さんに質問です いきなりですが……、 機械学習って興味ありますか？ 機械学習を実際にしたことはありますか？ おそらく、こうした問いかけに対して、「興味はあるけど触れたことがない」という読者の方がほとんどだと思います。その理由を筆者は、どうやってやったらいいのか分からないからじゃないかなぁ、と思って
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
SQLチューニングの必須知識を総ざらい（後編）
本連載では、Oracleデータベースのパフォーマンス・チューニングの中から、特にSQLのチューニングに注目して、実践レベルの手法を解説する。読者はOracleデータベースのアーキテクチャを理解し、運用管理の実務経験を積んでいることが望ましい。対象とするバージョンは現状で広く使われているOracle9iの機能を基本とするが、Oracle 10gで有効な情報も随時紹介していく。（編集局） 連載目次 前編に引き続き、SQLチューニングを行うために必要な基礎知識として、アクセスするデータ・ブロック数に大きな影響を与える結合方法の種類と、オプティマイザの実行計画の決定に影響を与える統計情報、ヒントについて説明していきます。 結合方法の種類 正規化されたデータベースでは、必要なデータを得るために複数の表からデータを取得、ひも付ける（結合する）処理が数多く発生します。表を結合する方法にはいくつかの種類が
ITエンジニアとして知っておきたい22の会計知識【簿記レベル編】
「お茶会計」も早いもので50回を超えました。今回は、エンジニアが知っておきたい会計知識をカテゴリ別にまとめた記事リンク集です。 各回とも、前提となる会計知識を含めて解説しています。会計知識を身に付けるための足がかりとしてチェックしてみてください。 ◎ITエンジニアとして知っておきたい22の会計知識【簿記レベル編】 簿記3級＆2級レベルの知識を身に付けるための解説 決算書を読むための解説 何かと身近な税金についての解説 ◎続・ITエンジニアとして知っておきたい21の会計知識【ニュース＆社内業務編】 経済ニュースを理解するためのキーワード解説 意外と知らない社内業務を知るための解説 会計周囲の法律を知るための解説 【1】 「簿記」3級＆2級レベルの知識を身に付けるための解説 簿記試験における基本的な論点を扱っています。計算方法だけでなく、根底にある考え方を身近な例を用いて解説しています。 簿記
Active Directoryとは何か？ － ＠IT
Windows 2000における最も重要な機能の1つとしてActive Directoryサービスが挙げられる。それまでWindows NTで提供されていたドメイン機能と比べると、複数のドメインが存在するような、特に大規模なネットワークにおいてその真価が発揮されるとされている。だが、いままでWindows NTドメインを使って小規模なドメイン・ネットワークを構築していたようなユーザーや管理者にもそのメリットは大きい。 今回から始まるこのActive Directory入門連載では、Active Directoryをあまり使ったことがない新米の管理者や、現在はまだWindows NTでドメインを構築しているような管理者に向けて、Active Directoryの基礎を解説していくことにする。最終的にはActive Directoryを導入し、自由に管理ができるようになることを目指す。 今後の
プロマネ初心者に送るプロジェクト管理の基礎知識まとめ
プロマネ初心者に送るプロジェクト管理の基礎知識まとめ：アジャイル時代のプロジェクトマネジメント入門（1）（1/2 ページ） プロジェクト管理の基礎からアジャイル開発の理想と現実、成功例と失敗例、を紹介し、ベストプラクティスを提案する連載。初回は、そもそもプロジェクトとは、プロジェクト管理とは何かについて解説し、プロジェクト推進における4＋1のフェーズを紹介する。 連載目次 理想と現実、成功例と失敗例からベストプラクティスを提案 本連載では、「アジャイル時代のプロジェクトマネジメント」というテーマで、プロジェクトマネジメント／プロジェクト管理の基礎から、アジャイル開発の理想と現実、成功例と失敗例、そして最後にベストプラクティスの提案を数回にわたって進めていきます。Cuonの石川と申します。よろしくお願いします。 主に、システム開発／Webサービス開発のプロジェクトに関わるエンジニアの参考にな
スクショをExcelに張り付けるのに役立つ4つのテクニック
スクショをExcelに張り付けるのに役立つ4つのテクニック：テストエビデンス取得自動化の秘技（後編）（1/3 ページ） システム開発におけるソフトウェアテスト（結合テスト～システムテスト）において重要視されるエビデンス（作業記録）。前後編の2回にわたって、エビデンスとしてスクリーンショットをキャプチャし、テスト仕様書や納品書に張り付けていく作業を自動化するためのVBA／マクロのテクニックを紹介する。後編は、画像ファイルをシートに張り付け、Excel 2013のメニューからスクショを直に張り付け、画像を縮小し、指定した時間にマクロを実行する方法を解説。 前編「Selenium VBAを使って自動でブラウザーを操作してスクショをExcelに張り付けてみた」では、エビデンスとしてスクリーンショット（以下、スクショ）を撮る意義や、Selenium VBAのインストール方法と使い方、スクリーンショッ
Selenium VBAを使って自動でブラウザーを操作してスクショをExcelに張り付けてみた
クライアントからシステム開発案件を受注し、開発成果物を納品する際に、エビデンスとして、Excel上に貼り付けたスクリーンショット（以下、スクショ）を、成果物の仕様書や納品書と共に納品する場合がある。この作業は、クライアントに「こういったテストを実行しました」という証拠を提示するものとなる。クライアントに成果物の機能や制限事項などを説明する場合に大変に有効なものとなっているのが現状だ。 実際、Excel上に記述したテスト仕様書や納品書にスクショを張り付けて、成果物の一部として納品しておくと、後々何らかのトラブルが発生した場合も問題解決に大きく寄与することになる。 しかし現実問題として、成果物の機能のスクショを、Excel上に手作業で延々と張り付けていく作業は単純作業であることもあり、開発者にとっては苦痛この上ない作業だ。 そこで、そのような作業を自動化し手助けをしてくれるツールとして「Sel
データファイル管理の勘所
データファイルを作成する際は、実際の運用に配慮する必要がある。これから解説する注意点に留意することで、運用時のトラブルを回避することも可能になる。 前回は、Oracleシステムを支える基本かつ非常に大事なファイルであるパラメータ／コントロール／REDOログファイルについて説明しました。それぞれOracleを管理するうえで欠かすことのできないシステムファイルです。 今回は、データベースユーザーにとっては一番身近で重要な領域、実際にユーザーのデータが格納されるデータファイルについて説明しましょう。 データファイルとテーブルスペース データファイルは、実際にユーザーのデータが格納される場所です。Oracleの内部では論理的に「テーブルスペース（表領域）」を作成し、その中にテーブルなどを格納することになります。 右の図にあるように、テーブルスペースはOracle内部に「論理的に」作られるため、複数
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
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